Старший аналитик игровых данных (World of Tanks, PC)
Старший аналитик игровых данных для World of Tanks (PC) в Wargaming. Предоставляется помощь с релокацией в Сербию. Зарплата в иностранной валюте. Найдено на Remocate.
Старший специалист по данным в Avito Ads в Москве, гибридный формат. Разрабатывает ML-модели для автоматических ставок, распределения бюджета и ранжирования. Требуются сильные навыки в ML, статистике, Python и SQL.
Data Scientist (Middle) позиция в Ecom.tech, с фокусом на IT в ритейле в реальном времени. Требуется 2+ года опыта в ML, знание Deep Learning (Pytorch), NLP моделей, LLM и Python разработки.
Вакансия Data Scientist в Simply Technologies, удаленная работа (Ереван). Требуется знание SQL, Python или R и свободное владение английским языком. Откликнуться через LinkedIn.
Data Scientist со стажем от 3 лет в стеке ML/DL (Python, PyTorch, LightGBM, XGBoost, CatBoost, scikit-learn, pandas, NumPy). Опыт работы с Spark, Hadoop, Hive, MLflow, Airflow/Argo Workflows. Гибридный формат работы в Москве.
Ищем опытного аналитика данных, который сможет спроектировать архитектуру, написать оптимальный код и внедрить модели в продукт. Сочетает навыки DA/DS/DE. Локация: Россия. Зарплата: 230 000 тыс.
Oncrypto ищет Крипто-исследователя рынка мемкоинов. Роль включает мониторинг крипто-сообществ в X, Telegram и Reddit для выявления новых трендов и идей для запуска мемкоинов. Удаленная позиция с фиксированной зарплатой 300 долларов в месяц плюс процент от успешных запусков.
Позиция Data Scientist с зарплатой от 320 000 до 340 000 RUB gross. Полная занятость, удаленная работа для граждан РФ. Требуется опыт от 3 лет, сильные навыки Python, экспертиза в ML, опыт работы с data pipelines и CI/CD.
Количественный исследователь в международном инвестиционном фонде в Москве. Специализируется на анализе и улучшении арбитражных стратегий. Предлагает конкурентную заработную плату и официальное трудоустройство.
Data Scientist Middle в beeline. Требования: опыт работы в финтех индустрии от 1 года или стаж в DS и ML более 2 лет. Опыт построения моделей с помощью классического ML-стека. Навыки работы с Python, (py)Spark, SQL.